自我評價：
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負責小米語音算法前向引擎開發，語音喚醒算法落地優化和集成；聯想人臉識別算法+頭部姿態估計訓練和demo輸出；參加Robocup世界機器人比賽，負責機器人的目標檢測與識別。
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工作經歷
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小米（2020.04 - 至今）人工智能算法工程師。
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職責：① 離線神經網絡前向推理引擎開發。為語音喚醒、識別、事件檢測等業務的落地提供引擎支持，如重構（C語言）TDNN、TDNNF、DepthwiseCNN、PointwiseCNN、mobilenetV2等量化、浮點網絡模型，優化模型內存大小，提高引擎計算效率等；
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② 自研語音喚醒算法落地。主要包括開發集成喚醒落地所需要的模型轉換、聲學打分、語音解碼、喚醒決策等模塊，上述部分均完成不同業務線的原生C代碼重構，并適配ARM、NPU、Android、linux等多平臺，賦能多項小米生態鏈和小米手機的語音喚醒業務；
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③ 算法預研工作。基于tensorflow-lite代碼框架，采用CNN網絡訓練輕量tensoflow-lite模型，調用CMSIS優化聲學模型內存占用，基于Kaldi解碼引擎，落地arm cortex系列平臺。基于wenet平臺訓練transformer網絡等。
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某計算機軟件公司，計算機視覺算法專家。
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① 基于Pytorch框架，HopeNet算法對標注好的人臉信息進行訓練，已得到對人臉檢測、和頭部三維方向的姿態估計預測模型；
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②將在Linux下訓練的模型移植至Window系統中，并基于OpenGL、Pygame的3D模型構建可實時預測人臉及頭部轉動角度預測的demo；
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③調用Lenovo筆記本電腦自帶攝像頭，對實時輸入至算法的視頻流進行處理，幀率：30幀/s，延遲：＜1s，頭部角度誤差：1.29?。
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